วิธีใช้ plot() เพื่อสร้างกราฟง่าย ๆ ในภาษา R — ตัวอย่างจาก trees dataset

Data visualisation เป็นเครื่องมือที่สำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูล เพราะช่วยให้เราทำความเข้าใจและสื่อสารเกี่ยวกับข้อมูลได้ง่าย

plot() สำหรับสร้างกราฟอย่างง่ายในภาษา R

ในบทความนี้ เราจะมาดูวิธีใช้ plot() เบื้องต้นกัน

บทความนี้แบ่งเป็น 3 ส่วน:

1. Syntax: วิธีเขียน plot()
2. Basics: พื้นฐานการใช้ plot()
3. Decoration: การตกแต่งกราฟ
4. Add-on: การเพิ่มข้อมูลในกราฟ

ถ้าพร้อมแล้ว ไปเริ่มกันเลย

1. 🌲 Example Dataset: trees
2. 💻 Syntax
3. ☝️ Basics
   1. 🔢 x, y
   2. 📖 Plot Type
4. 🎁 Decoration
   1. 🏷️ Text
   2. 🎨 Visual
5. 🚀 Add-On
6. 💪 Summary
7. 😺 GitHub
8. 📃 References
9. ✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

🌲 Example Dataset: trees

เราจะมาลองใช้ trees dataset ซึ่งมีข้อมูลต้น black cheery เป็นต้นอย่างกัน:

# Load dataset
data(trees)
# View structure
str(trees)

ผลลัพธ์:

'data.frame':	31 obs. of  3 variables:
 $ Girth : num  8.3 8.6 8.8 10.5 10.7 10.8 11 11 11.1 11.2 ...
 $ Height: num  70 65 63 72 81 83 66 75 80 75 ...
 $ Volume: num  10.3 10.3 10.2 16.4 18.8 19.7 15.6 18.2 22.6 19.9 ...

💻 Syntax

วิธีใช้ plot():

plot(x, y, ...)
func()

• x = ข้อมูลแกน x
• y = ข้อมูลแกน y
• ... = argument อื่น ๆ สำหรับปรับแต่งกราฟ
• func() = function อื่น ๆ สำหรับปรับแต่งกราฟ

☝️ Basics

เราเริ่มใช้งาน plot() ได้ด้วย:

1. x และ y: ใส่ข้อมูลในกราฟ
2. type: เปลี่ยนประเภทกราฟ

.

🔢 x, y

เราสร้างกราฟได้ง่าย ๆ ด้วยการเรียกใส่ข้อมูลแกน x และ y

เช่น สร้างกราฟความสัมพันธ์ระหว่างขนาดลำต้น (Girth) และปริมาณ (Volume):

# x, y
plot(
  x = trees$Girth,
  y = trees$Volume
)

ผลลัพธ์:

.

📖 Plot Type

ถ้าต้องการเปลี่ยนประเภทกราฟ ให้เราใช้ type:

เช่น เปลี่ยน scatter plot เป็น line plot:

# Plot type
plot(
  x = trees$Girth,
  y = trees$Volume,
  type = "l"
)

ผลลัพธ์:

🎁 Decoration

เราตกแต่งกราฟได้ 2 แบบ:

1. Text: ปรับแต่งข้อความ เช่น ชื่อกราฟ ชื่อแกน x, y
2. Visual: ปรับแต่งหน้าตา เช่น สี รูปทรง ขนาด

.

🏷️ Text

เราปรับแต่งข้อความได้ 3 ส่วน:

1. xlab = ชื่อแกน x
2. ylab = ชื่อแกน y
3. main = ชื่อกราฟ

เช่น:

# Labels: xlab, ylab, main
plot(
  x = trees$Girth,
  y = trees$Volume,
  xlab = "Girth (Inches)",
  ylab = "Volume (Cubic Feet)",
  main = "Tree Girth and Volume"
)

ผลลัพธ์:

.

🎨 Visual

เราปรับแต่งหน้าตาได้ 3 ส่วน:

1. col = สีข้อมูล
2. pch = รูปทรง
3. cex = ขนาดข้อมูล

เช่น:

# Colour, shape, and size
plot(
  x = trees$Girth,
  y = trees$Volume,
  xlab = "Girth (Inches)",
  ylab = "Volume (Cubic Feet)",
  main = "Tree Girth and Volume",
  col = "darkgreen",
  pch = 5,
  cex = 1.5
)

ผลลัพธ์:

🚀 Add-On

เราสามารถเพิ่มข้อมูลลงในกราฟได้ด้วย function อื่น ๆ ในภาษา R

เช่น abline() สำหรับเพิ่มเส้นตรง อย่างเส้น regression:

# Regression line
plot(
  x = trees$Girth,
  y = trees$Volume,
  xlab = "Girth (Inches)",
  ylab = "Volume (Cubic Feet)",
  main = "Tree Girth and Volume",
  col = "darkgreen",
  pch = 5,
  cex = 1.5
)
abline(
  lm(Volume ~ Girth, data = trees),
  col = "red",
  lwd = 2
)

ผลลัพธ์:

💪 Summary

ในบทความนี้ เราได้เรียนรู้วิธีใช้ plot() เพื่อสร้างกราฟอย่างง่ายในภาษา R:

• x, y = ข้อมูลสำหรับแกน x และ y
• type = เปลี่ยนรูปแบบการแสดงผลของกราฟ
• xlab, ylab = ชื่อแกน x และ y
• main = ชื่อกราฟ
• col = สีของจุดหรือเส้นในกราฟ
• pch = รูปทรงของจุดข้อมูล
• cex = ขนาดของจุดข้อมูล
• abline() = เพิ่มเส้นตรง เช่น เส้น regression

😺 GitHub

ดูตัวอย่าง code ทั้งหมดได้ที่ GitHub

📃 References

• plot: Generic X-Y Plotting
• R Plotting
• Plot Function In R

✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

📕 ขอฝากหนังสือเล่มแรกในชีวิตด้วยนะครับ 😆

🙋 ใครที่กำลังเรียนจิตวิทยาหรือทำงานสายจิตวิทยา และเบื่อที่ต้องใช้ software ราคาแพงอย่าง SPSS และ Excel เพื่อทำข้อมูล

💪 ผมขอแนะนำ R Book for Psychologists หนังสือสอนใช้ภาษา R เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลทางจิตวิทยา ที่เขียนมาเพื่อนักจิตวิทยาที่ไม่เคยมีประสบการณ์เขียน code มาก่อน

ในหนังสือ เราจะปูพื้นฐานภาษา R และพาไปดูวิธีวิเคราะห์สถิติที่ใช้บ่อยกัน เช่น:

• Correlation
• t-tests
• ANOVA
• Reliability
• Factor analysis

🚀 เมื่ออ่านและทำตามตัวอย่างใน R Book for Psychologists ทุกคนจะไม่ต้องพึง SPSS และ Excel ในการทำงานอีกต่อไป และสามารถวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตัวเองได้ด้วยความมั่นใจ

แล้วทุกคนจะแปลกใจว่า ทำไมภาษา R ง่ายขนาดนี้ 🙂‍↕️

👉 สนใจดูรายละเอียดหนังสือได้ที่ meb: